Étendue des terres cultivées (2019)

Date de modification : décembre 2024

Aperçu du service

Aperçu

Les organes directeurs africains se concentrent sur la nécessité de garantir les sources de nourriture nécessaires pour subvenir aux besoins de leurs populations. On estime que la production actuelle de cultures devra doubler d’ici 2050 pour répondre aux besoins futurs en matière de production alimentaire. Les produits de plus haut niveau basés sur les cultures qui peuvent aider à gérer l’insécurité alimentaire, tels que l’intensité d’arrosage des cultures, les types de cultures ou la productivité des cultures, nécessitent comme point de départ des cartes précises et exactes de l’étendue des terres cultivées indiquant où se trouvent les terres cultivées. Les cartes actuelles de l’étendue des terres cultivées sont soit inexactes, ont des résolutions spatiales grossières ou ne sont pas mises à jour régulièrement. Une carte précise, à haute résolution et régulièrement mise à jour des superficies des terres cultivées pour le continent africain est donc reconnue comme une lacune dans les services actuels de surveillance des cultures.

Un Jupyter Notebook qui démontre le chargement et l’utilisation des ensembles de données sur l’étendue des terres cultivées dans le Sandbox est également disponible.

Description

La carte de l’étendue des terres cultivées de Digital Earth Africa pour l’Afrique montre l’emplacement estimé des terres cultivées dans les pays suivants pour la période de janvier à décembre 2019 :

• crop_mask: Tout le continent africain

• crop_mask_eastern : Tanzanie, Kenya, Ouganda, Éthiopie, Rwanda et Burundi

• crop_mask_western : Nigéria, Bénin, Togo, Ghana, Côte d’Ivoire, Libéria, Sierra Leone, Guinée et Guinée-Bissau

• crop_mask_northern : Maroc, Algérie, Tunisie, Libye et Égypte

• crop_mask_sahel : Mauritanie, Sénégal, Gambie, Mali, Burkina Faso, Niger, Tchad, Soudan, Soudan du Sud, Somalie et Djibouti

• crop_mask_southern : Afrique du Sud, Namibie, Botswana, Lesotho et Eswanti

• « crop_mask_southeast » : Zimbabwe, Zambie, Mozambique et Malawi

• crop_mask_central : Angola, République démocratique du Congo, Congo, Gabon, Cameroun, Guinée équatoriale et République centrafricaine

• crop_mask_indian_ocean: Madagascar, Maurice, La Réunion et Comores

Les terres cultivées sont définies comme :

"a piece of land of minimum 0.01 ha (a single 10m x 10m pixel) that is sowed/planted and
harvestable at least once within the 12 months after the sowing/planting date."

Cette définition exclut les pâturages non plantés et les cultures pérennes, qui peuvent être difficiles à différencier de la végétation naturelle par l’imagerie satellite.

Les cartes provisoires de l’étendue des terres cultivées ont une résolution de 10 mètres et ont été construites à l’aide d’images satellite Copernicus Sentinel-2 de 2019. Les cartes de l’étendue des terres cultivées ont été construites séparément à l’aide de données de formation approfondies provenant de l’Afrique de l’Est, de l’Ouest, du Nord et du Sahel, couplées à un modèle d’apprentissage automatique Random Forest. Une exploration détaillée des méthodes utilisées pour produire la carte de l’étendue des terres cultivées peut être trouvée dans les Jupyter Notebooks du dépôt GitHub crop-mask de DE Africa.

Des ensembles de données de validation indépendants suggèrent les précisions suivantes :

• Le masque de recadrage Afrique de l’Est a une précision globale de 90,3 % et un score f de 0,85

• Le masque de recadrage Afrique de l’Ouest a une précision globale de 83,6 % et un score f de 0,75

• Le masque de recadrage Afrique du Nord a une précision globale de 94,0 % et un score f de 0,91

• Le masque de recadrage Sahel Africa a une précision globale de 87,9 %, et un score f de 0,78

• Le masque de recadrage Afrique australe a une précision globale de 86,4 % et un score f de 0,75

• Le masque de recadrage Afrique du Sud-Est a une précision globale de 87,3 % et un score f de 0,83

• Le masque de recadrage Afrique centrale a une précision globale de 88,3 %, et un score f de 0,82

• Le masque de recadrage Océan Indien Afrique a une précision globale de 90,7 % et un score f de 0,84

Les algorithmes de la * plupart * des régions ont tendance à signaler davantage d’erreurs d’omission (étiquetage des cultures réelles comme non-cultures) que d’erreurs de commission (étiquetage des non-cultures comme cultures). Lorsque des erreurs de commission se produisent, elles ont tendance à se concentrer autour des zones humides et des prairies saisonnières qui ressemblent spectralement à certains types de cultures.

Les produits contiennent trois mesures :

• mask: Cette bande affiche les régions cultivées sous forme de carte binaire. Les valeurs de « 1 » indiquent la présence de cultures, tandis qu’une valeur de « 0 » indique l’absence de culture. Cette bande est une carte d’étendue des terres cultivées basée sur les pixels, ce qui signifie que la carte affiche la sortie brute de la classification Random Forest basée sur les pixels.

• prob : cette bande affiche les probabilités de prédiction pour la classe « culture ». Comme ce service utilise un classificateur de forêt aléatoire, les probabilités de prédiction font référence au pourcentage d’arbres qui ont voté pour la classification de forêt aléatoire. Par exemple, si le modèle avait 200 arbres de décision dans la forêt aléatoire et que 150 de ces arbres ont voté « culture », la probabilité de prédiction est de 150 / 200 x 100 = 75 %. Le fait de fixer ce seuil à > 50 % produira une carte identique à « masque ».

• filtered: Cette bande affiche les régions recadrées sous forme de carte binaire. Les valeurs de 1 indiquent la présence de cultures, tandis qu’une valeur de 0 indique l’absence de recadrage. Cette bande est une carte d’étendue des terres cultivées basée sur les objets où la bande mask a été filtrée à l’aide d’un algorithme de segmentation d’image (voir ce document pour plus de détails sur l’algorithme utilisé). Au cours de ce processus, les segments plus petits que 1 Ha (100 pixels de 10 m x 10 m) sont fusionnés avec les segments voisins, ce qui donne une carte où la plus petite région classée a une taille de 1 Ha. L’ensemble de données filtré est fourni en complément de la bande mask ; les petites erreurs de commission sont supprimées par le filtrage basé sur les objets, et l’effet “sel et poivre” typique de la classification des pixels est diminué.

Spécifications

Tableau 1 : Spécifications de l’étendue des terres cultivées

Spécification
Noms de produits	crop_mask_<région>
Taille de la cellule - X (mètres)	10
Taille de la cellule - Y (mètres)	10
Système de référence de coordonnées	EPSG: 6933
Résolution temporelle	Annuel
Plage temporelle	2019
Ensemble de données parent	GeoMAD semestriel Sentinel-2
Fréquence de mise à jour	À déterminer

Tableau 2 : Mesures de l’étendue des terres cultivées

ID de la bande	Description	Plage de valeurs	Type de données	Valeur NoData/Fill
masque	étendue de recadrage (pixel)	« 0 - 1 »	uint8	0
probablement	probabilité de récolte (pixel)	« 0 - 100 »	uint8	0
filtré	étendue de la culture (basée sur les objets)	« 0 - 1 »	uint8	0

Figure 1 : Couverture des données pour les cartes provisoires de l’étendue des terres cultivées ; a) Afrique du Nord, b) Afrique du Sahel, c) Afrique de l’Ouest, d) Afrique de l’Est, e) Afrique du Sud-Est, f) Afrique australe, g) Afrique centrale, h) Océan Indien

Médias et exemples d’images

Image 1 : Exemple de l’étendue des terres cultivées en Afrique de l’Est près d’Addis-Abeba, en Éthiopie.

1.1 : Étendue des terres cultivées (pixels) pour toute la région de l’Afrique de l’Est

1.2 : Image en vraies couleurs

1.3 : Étendue des terres cultivées (filtrée par objet)

1.4 : Étendue des terres cultivées (pixels)

1.5 : Probabilité des cultures ; les régions violettes à roses présentent une faible probabilité, les régions orange-jaune présentent une probabilité élevée

Licence

Licence internationale CC BY Attribution 4.0

Accès aux données

Amazon Web Services S3

Le service d’étendue des terres cultivées est disponible dans AWS S3 grâce au programme Public Dataset.

Détails AWS S3
ARN du compartiment	arn:aws:s3:::deafrica-services
Noms de produits	crop_mask, crop_mask_est, crop_mask_ouest, crop_mask_nord, crop_mask_sahel, crop_mask_sud, crop_mask_sud-est, crop_mask_central, crop_mask_océan_indien

Le seau est situé dans la région « af-south-1 » (Le Cap)

La convention de chemin de fichier suivante s’applique au masque de recadrage :

s3://deafrica-services/crop_mask/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_eastern/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_western/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_northern/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_sahel/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_southern/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_southeast/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_central/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

s3://deafrica-services/crop_mask_indian_ocean/1-0-0/<chemin>/<ligne>/<année>/

Open Data Cube (ODC)

Les ensembles de données sur l’étendue des terres cultivées sont accessibles via l’API ODC de Digital Earth Africa, qui est disponible via le « Digital Earth Africa Sandbox <https://sandbox.digitalearth.africa/hub/login> »__.

Noms de produits ODC : crop_mask, crop_mask_eastern, crop_mask_western, crop_mask_northern, crop_mask_sahel, crop_mask_southern, crop_mask_southeast, crop_mask_central, crop_mask_indian_ocean

Pour des exemples sur la façon d’utiliser l’API ODC, consultez le référentiel de blocs-notes d’exemples DE Africa <https://github.com/digitalearthafrica/deafrica-sandbox-notebooks>`__.

Services Web OGC (OWS)

Ce service est disponible via OWS de DE Africa.

Tableau 3 : Détails d’accès aux données OWS.

Détails de l’OWS
Nom	« DE Africa Services »
URL des services de cartographie Web (WMS)	https://ows.digitalearth.africa/wms?version=1.3.0
URL du service de couverture Web (WCS)	https://ows.digitalearth.africa/wcs?version=2.1.0
Noms des calques	crop_mask, crop_mask_est, crop_mask_ouest, crop_mask_nord, crop_mask_sahel, crop_mask_sud, crop_mask_sud-est, crop_mask_central, crop_mask_océan_indien

Les détails de Digital Earth Africa OWS peuvent être trouvés sur https://ows.digitalearth.africa/.

Pour obtenir des instructions sur la façon de se connecter à OWS, consultez « ce tutoriel <../web_services/index.ipynb> ».

Informations techniques

Algorithme

Figure 2 : L’algorithme utilisé pour générer la carte de l’étendue des terres cultivées pour chaque région d’Afrique.

Données de formation et de validation

Les données de référence pour la carte de l’étendue des terres cultivées continentales seront officiellement publiées lorsque le reste des cartes de l’étendue des terres cultivées sera produit. Pour l’instant, les données de formation et de validation peuvent être téléchargées directement depuis github :

Données de formation :

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées de l’Est se trouvent ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/eastern_cropmask/data/Eastern_training_data_20210427.geojson>`__

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées de l’Ouest sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/western_cropmask/data/Western_training_data_20210609.geojson>`__.

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées du Nord sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/northern_cropmask/data/northern_training_data_20210803.geojson>`__.

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées du Sahel sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/sahel_cropmask/data/sahel_training_data_20211110.geojson>`__.

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées du Sud sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/southern_cropmask/data/Southern_training_data_20211108.geojson>`__.

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées du sud-est sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/southeast_cropmask/data/Southeast_training_data_20220222.geojson>`__.

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées centrales sont « ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/central_cropmask/data/Central_training_data_20220304.geojson> ».

• Les données de formation sur l’étendue des terres cultivées de l’océan Indien sont disponibles ici <https://github.com/digitalearthafrica/crop-mask/blob/main/testing/indian_ocean_cropmask/data/Indian_ocean_training_data_20220310.geojson>`__

Données de validation :

• Les données de validation pour l’Afrique de l’Est se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique de l’Ouest se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique du Nord se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique du Sahel se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique australe se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique du Sud-Est se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’Afrique centrale se trouvent ici sous forme de shapefile et sont appelées validation_samples.shp.

• Les données de validation pour l’océan Indien Afrique se trouvent ici sous forme de fichier de formes et sont appelées validation_samples.shp.

Méthode de validation

Des échantillons de référence, utilisés pour créer et valider les cartes d’étendue des terres cultivées, ont été produits dans le cadre du projet plus vaste d’étendue des terres cultivées à l’échelle continentale pour l’Afrique, dirigé par l’équipe de Digital Earth Africa Establishment. Les polygones ont été étiquetés via le réseau distribué de partenaires de mise en œuvre de DE Africa dans le cadre de l’équipe de validation de DE Africa. Ces partenaires comprennent le RCMRD, l’OSS, AfriGIST, AGRHYMET, NADMO et DE Africa.

L’ensemble de données de référence a été créé à l’aide d’un plan d’échantillonnage stratifié. Les échantillons ont été stratifiés à deux niveaux. Tout d’abord, les échantillons ont été stratifiés par zones agroécologiques (ZAE) simplifiées. Ensuite, au sein de chaque ZAE, les échantillons ont été stratifiés par une carte d’étendue des terres cultivées préexistante et de haute qualité, à savoir le produit Global Food Security-Support Analysis Data (GFSAD) à 30 m. Le produit GFSAD a été reprojeté sur des cellules de 60 x 60 m en utilisant le « mode » comme statistique d’agrégation. Cela a augmenté la probabilité que les échantillons se situent dans des régions homogènes de culture/non-culture. Pour chaque ZAE, 2 000 polygones de 40 x 40 mètres ont été générés de manière aléatoire, les polygones étant répartis de manière égale entre les étiquettes de culture et de non-culture du produit GFSAD reprojeté.

Les polygones d’échantillonnage pour chaque ZEA ont été évalués à l’aide de l’outil Collect Earth Online (CEO) développé par NASA SERVIR. Les analystes ont utilisé l’interprétation d’images pour classer chaque polygone comme « culture », « non-culture », « mixte » ou « incertain » ; les étiquettes « culture » et « non-culture » n’étant sélectionnées que si la région d’échantillonnage est homogènement cultivée ou non cultivée. Des mosaïques mensuelles Sentinel-2, une série chronologique NDVI sur deux ans (2018-06 à 2020-06) et des cartes de base « aériennes » Bing étaient disponibles pour aider à l’interprétation des images.

Au total, environ > 25 000 échantillons d’entraînement et ~ 1 800 échantillons de validation ont été collectés, comme indiqué dans la figure 3 ci-dessous.

Figure 3 : Emplacements de référence pour les cartes de l’étendue des terres cultivées.

À gauche : Emplacements des échantillons de validation de carte, À droite : Emplacements des échantillons de formation

La précision de la méthode de collecte des échantillons de référence décrite ci-dessus a été évaluée de manière indépendante par Radiant Earth <https://www.radiant.earth/>. L’équipe de Radiant Earth a développé une application de visualisation pour valider un sous-ensemble aléatoire des étiquettes collectées à l’aide de l’outil CEO. L’application récupère les images Airbus SPOT sur la zone d’intérêt dans quatre fenêtres de 6 mois (couvrant les deux ans de la spécification des données de formation). Pour chaque AEZ, l’application récupère séquentiellement les images de chaque polygone individuel, visualise toutes les images disponibles et superpose le polygone par-dessus. Un membre de l’équipe de Radiant interpréterait ensuite la classe (Crop, No-Crop, Mixed) en fonction des directives et des exemples fournis par Digital Earth Africa, et l’enregistrerait dans l’application. Après avoir validé tous les polygones, un nouveau fichier GeoJSON serait généré avec la propriété supplémentaire pour les étiquettes de validation. Les résultats de cette validation indépendante des échantillons de référence de DE Africa sont présentés dans le tableau 4. La précision globale est de 96,3 %, ce qui indique que les échantillons de référence sont de haute qualité et adaptés à l’objectif.

Tableau 4 : Validation des échantillons de données de référence

Résultats de validation

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique de l’Est a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 300 échantillons (100 cultures, 200 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 5. La précision globale est de 90,3 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 81 % (erreur d’omission de 19 %) et la précision de l’utilisateur est de 89 % (erreur de commission de 11 %).

Tableau 5 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique de l’Est

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique de l’Ouest a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 298 échantillons (97 cultures, 201 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 6. La précision globale est de 83,6 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 74,2 % (erreur d’omission de 25,8 %) et la précision de l’utilisateur est de 75,0 % (erreur de commission de 25,0 %).

Tableau 6 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique de l’Ouest

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique du Nord a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 300 échantillons (100 cultures, 200 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 7. La précision globale est de 94,0 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 90,0 % (erreur d’omission de 10,0 %) et la précision de l’utilisateur est de 91,8 % (erreur de commission de 8,2 %).

Tableau 7 : Résultats de validation pour la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique du Nord

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique sahélienne a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 288 échantillons (88 cultures, 200 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 8. La précision globale est de 87,9 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 70,5 % (erreur d’omission de 29,5 %) et la précision de l’utilisateur est de 87,3 % (erreur de commission de 12,7 %).

Tableau 8 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées du Sahel africain

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique australe a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 166 échantillons (49 cultures, 113 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 9. La précision globale est de 86,4 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 67,4 % (erreur d’omission de 32,6 %) et la précision de l’utilisateur est de 84,6 % (erreur de commission de 15,4 %).

Tableau 9 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique australe

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique du Sud-Est a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 134 échantillons (47 cultures, 87 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 10. La précision globale est de 87,3 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 89,4 % (erreur d’omission de 10,6 %) et la précision de l’utilisateur est de 77,8 % (erreur de commission de 22,2 %).

Tableau 10 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique du Sud-Est

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique centrale a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 145 échantillons (45 cultures, 100 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 11. La précision globale est de 88,3 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 84,4 % (erreur d’omission de 15,6 %) et la précision de l’utilisateur est de 79,2 % (erreur de commission de 20,8 %).

Tableau 11 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées en Afrique centrale

• La carte de l’étendue des terres cultivées pour l”Afrique de l’océan Indien a été validée à l’aide d’un ensemble isolé de 150 échantillons (50 cultures, 100 non-cultures). Les résultats sont présentés sous forme de matrice de confusion dans le tableau 12. La précision globale est de 90,7 %. La précision du producteur pour la classe de cultures est de 76,0 % (erreur d’omission de 24,0 %) et la précision de l’utilisateur est de 95,0 % (erreur de commission de 5,0 %).

Tableau 12 : Résultats de validation de la carte de l’étendue des terres cultivées de l’océan Indien en Afrique